Hadoop 任务处理指南
1. 介绍
Hadoop 是一个广泛使用的分布式计算框架，用于处理大规模数据和执行复杂的计算任务。在本指南中，我们将教你如何使用 Hadoop 处理任务。
2. 整体流程
下面是 Hadoop 任务处理的整体流程图：
journey
title Hadoop 任务处理流程
section 准备阶段
开始 --> 安装 Hadoop
安装 Hadoop --> 配置 Hadoop
配置 Hadoop --> 准备输入数据
section 任务处理阶段
准备输入数据 --> 将数据放入 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）
将数据放入 HDFS --> 编写 MapReduce 程序
编写 MapReduce 程序 --> 提交任务
提交任务 --> 等待任务完成
section 结果获取阶段
等待任务完成 --> 获取任务结果
获取任务结果 --> 分析结果
section 清理阶段
分析结果 --> 清理数据
清理数据 --> 结束
end
3. 每一步的具体操作
3.1 准备阶段
3.1.1 安装 Hadoop
首先，你需要安装 Hadoop。可以从 Hadoop 官方网站下载最新版本的 Hadoop，并按照安装指南进行安装。
3.1.2 配置 Hadoop
安装完成后，你需要配置 Hadoop。主要配置文件是 hadoop-env.sh 和 core-site.xml，你需要根据你的环境进行相应的配置。
3.1.3 准备输入数据
在开始任务处理之前，你需要先准备好输入数据。这些数据可以是文本文件、日志文件等。你可以将这些文件放在任意一个目录下。
3.2 任务处理阶段
3.2.1 将数据放入 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）
Hadoop 使用分布式文件系统（HDFS）来存储数据。你可以使用 Hadoop 提供的命令行工具将数据从本地文件系统上传到 HDFS。
```shell
hdfs dfs -put <local_file_path> <hdfs_directory>
其中，`<local_file_path>` 是本地文件的路径，`<hdfs_directory>` 是 HDFS 中存储文件的目录。
##### 3.2.2 编写 MapReduce 程序
Hadoop 使用 MapReduce 编程模型来处理任务。你需要编写 MapReduce 程序来定义任务的逻辑和数据处理流程。
```java
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 
